我今天刚拿到2080 ti，并将其连接起来，可以在模型上试验Keras。但是由于某些原因，当我在密集模型上训练时，2080 ti比我的CPU（i7 4790k）慢2倍，并且绝对比我的旧GTX 1070慢（没有确切的数字可比）。 >
要在我的CPU上训练一个纪元，需要20秒，而2080 ti需要67秒，而模型或数据更改都没有。相同批次的数量为128，等等。这也比我昨晚在机器上刚购买的1070慢得多。我在训练时检查了GPU的使用情况，并且内存使用率达到了最大值，GPU的使用率达到了大约20％，而空闲状态为4％。我拥有CUDA 10，以及NVIDIA网站上的最新CuDNN：v7.6.5。 TensorFlow是1.15
有人知道这里发生了什么吗？如果需要更多详细信息，请评论我可以添加它们。
答案 0 :(得分：0)
我对1.15也有疑问。您是否偶然遇到这样的错误？（https://github.com/tensorflow/models/issues/7640）：
内部：在Windows上不支持调用ptx依靠驱动程序来执行ptx编译。此消息将仅记录一次。
其他有此错误的人训练也很慢。
降级为Tensorflow 1.14已为我修复。
答案 1 :(得分：0)
我知道了！由于最近有一位朋友获得了2060的建议，他指出默认的电源模式是Nvidia控制面板中的最大省电模式，或者根据nvidia-smi的P8功耗模式（这是时钟速度的一半）。设置为希望在3D设置中获得最佳性能后，训练时间已大大减少。